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Attend-and-Excite

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par yuval-alaluf · GitHub

Implémentation officielle pour "Attend-and-Excite: Attention-Based Semantic Guidance for Text-to-Image Diffusion Models" (SIGGRAPH 2023)

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Générez des images à partir de descriptions textuelles en utilisant un modèle IA avancé qui améliore la qualité des images.

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2026-07-202026-07-29
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Implémentation officielle pour "Attend-and-Excite: Attention-Based Semantic Guidance for Text-to-Image Diffusion Models" (SIGGRAPH 2023)

Attend-and-Excite compte 770 étoiles sur GitHub. Il a été forké 63 fois. Attend-and-Excite est écrit principalement en Jupyter Notebook. Il est développé activement depuis 2023. Attend-and-Excite est disponible sous licence MIT. Ses principaux thèmes sont : diffusion-models, stable-diffusion, text-to-image.

Frequently asked questions

Qu'est-ce que Attend-and-Excite ?

Implémentation officielle pour "Attend-and-Excite: Attention-Based Semantic Guidance for Text-to-Image Diffusion Models" (SIGGRAPH 2023)

Attend-and-Excite est-il open source ?

Attend-and-Excite est un projet open source. Il est distribué sous licence MIT.

Attend-and-Excite est-il gratuit ?

Oui. Attend-and-Excite est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.

Sous quelle licence est Attend-and-Excite ?

Attend-and-Excite est disponible sous licence MIT.

Dans quel langage Attend-and-Excite est-il écrit ?

Attend-and-Excite est écrit principalement en Jupyter Notebook.

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olud.ai badge — Attend-and-Excite

Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.

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